《深度学习从入门到精通:基于Keras》系列之非结构化数据预处理

《深度学习从入门到精通:基于Keras》系列之非结构化数据预处理
共31节 134人在学 课程详情
  • 数据预处理技术

    • 课程内容介绍
    • 数据预处理技术
  • 利用OpenCV进行图像预处理

    • 读取、显示和保存图像1
    • 读取、显示和保存图像2
    • 图像像素的获取和编辑
    • 图像几何变换之图像缩放
    • 图像几何变换之平移变换
    • 图像几何变换之旋转变换
    • 图像几何变换之翻转变换
    • 色彩通道分离和融合
    • 颜色空间转换
  • 利用TensorFlow进行图像预处理

    • 利用Tensorflow2进行图像缩放
    • 使用tf.image模块函数对图像进行裁剪
    • 使用tf.image模块函数进行图像色彩调整
    • 使用tf.image模块函数进行图像翻转
  • 利用Jieba进行文本预处理

    • Jieba中文分词介绍
    • 中文分词案例演示
    • jieba添加自定义词典
    • jieba添加自定义词典案例讲解
    • 关键词提取
    • 词性标注
  • 利用Keras进行文本预处理

    • Unicode编码
    • 分词器Tokenizer
    • Keras的one_hot转换
    • 填充序列pad_sequences函数
  • 案例分析:对业务员工作日报进行文本处理

    • 案例分析:导入本地文本数据
    • 案例分析:添加中文文本分词的停止词库和词典库
    • 案例分析:中文文本分词及词云展示
    • 案例分析:构建分词器及填充序列
  • 课后习题

    • 课后习题讲解:判断题和选择题
    • 课后习题讲解:实训题代码讲解

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    课时介绍

    案例分析:中文文本分词及词云展示,详细讲解各个代码环节

    课程介绍

    1、利用OpenCV进行图像预处理,包含图像读取、显示和保存,图像几何变换等

    2、利用TensorFlow进行图像预处理,包含图像缩放、裁剪、翻转等

    3、利用Jieba进行中文文本分词,并掌握如何添加自定义词典

    4、利用Keras进行文本预处理,重点掌握填充序列pad_sequences的使用

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